Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne
Transkrypt
Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne
Metody numeryczne Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski Elektrotechnika stacjonarne-dzienne pierwszego stopnia z tyt. inżyniera Informatyka stacjonarne-dzienne drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne Laboratorium, prowadzący: mgr inż. Błażej Cichy Rok akademicki 2010/2011 1 Zadania 1. Obliczyć numerycznie następujące wyrażenia: √ (a) 4 arctan 1, π 2 , 10 (b) rozwiązać równania: x2 + 1 = 0, x2 − x + 3 = 0, x2 − 6x + 13 = 0 √ 3 3 1 (c) wykonać działania: (3 + 7i)(−2 + i) + (−5 − 2i)(−1 − 7i), 43+7i , − i 2−3i 2 2 2. Dla następującej macierzy A: 11 21 31 41 12 22 32 42 13 23 33 43 14 24 34 44 wykonać z poziomu konsoli następujące polecenia: (a) zdefiniować zmienną A (np.: A=[11 12 13 14 ; 21 i etc. ]) (b) wykonać operacje: A, A(:,3), A(2,:), A(1,2), A(1:3,3:4), A(:), A(:,:) (c) wykonać operacje: [A A], [A ; A], [ A(:, 1) A(:,2) ], [ A(:, 1) ; A(1, :) ] (d) wykonać operacje: A(:,1)=[ ], A(2, :)=[ ], A(1,1)=[], x(1,:)=[1 4 9] (e) przeczytać do czego wykorzystuje się polecenia: zeros, ones, eye, diag, rand (f) wykonać operacje: ones(3,3), eye(3), diag(A,-1), diag(A), diag(A,1), [eye(2) ; rand(2,2)] 3. Narysować trójkąt Sierpińskiego wykorzystując fakt, że reszta z dzielenia modulo dwa poszczególnych elementów trójkąta Pascala daje przybliżony obraz trójkąta Sierpińskiego (wykorzystać polecenie format + aby poprawić czytelność). 4. Za pomocą funkcji diag, ones oraz operatora dodawania i zakresu podać polecenia 1 Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne potrzebne do zbudowania następującej macierzy: −3 3 0 0 0 2 −2 3 0 0 0 2 −1 3 0 0 0 2 0 3 0 0 0 2 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 2 2 0 0 0 0 0 3 3 . 5. Wykonać następujące operacje na macierzach A i B: (a) |A|, |A||B|, |AB|, AT , AB, A + B, 2A + 4B T , AA, det A, det AB, det A det B, 2+B 6. Rozwiązać następujące układy równań (korzystamy tylko z funkcji det): 3x + 4y − z = 6 6x − 5y + 2z = 8 (a) 9x − 4y + z = 10 5x + 2y = −1 3x + 3z = 9 (b) 2y − 2z = −4 2x + 3y = 6 (c) 3x + 2y = 9 2 Obliczenia symboliczne w Matlabie Choć Matlab jest zorientowany przede wszystkim na obliczenia numeryczne to został wyposażony w odpowiedni toolbox do przeprowadzania obliczeń symbolicznych. Toolbox ten nazywa się Symbolic Math, co warto podkreślić pakiet ten umożliwia korzystanie z Maple zwiększając radykalnie możliwości Matlab’a w dziedzinie przetwarzania symbolicznego. Korzystanie z tego pakietu wymaga stosowania specjalnego słowa kluczowego o nazwie sym. Komplikuje to nieco zapis jednak w praktyce okazuje się łatwe do opanowania np.: gdy podamy wyrażenie 1/2 to naturalnie Matlab nam odpowie, że jest to wartość: 0.5000. Gdy jednak podamy polecenie sym(1/2) to otrzymamy zapis tego ułamka. Pozwala to nam łatwe prowadzenie operacji na ułamkach zwykłych np.: sym(1/2) + sym(1/4) otrzymamy wartość 3/4. Następny przykład jest nieco bardziej skomplikowany. Dysponujemy następującym wyrażeniem ρ opisujący złoty podział: √ 1+ 5 ρ= 2 Za pomocą polecenia sym definiujemy powyższe wyrażenie: rho = sym(’(1 + sqrt(5))/2’) Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne 3 Na obiektach symbolicznych możemy wykonywać operacje tak jak na innych obiektach w Matlabie: f = rho^2 - rho - 1 ; Jeśli po wydaniu powyższego polecenia wpiszemy „f” i naciśniemy enter to zobaczymy wynik operacji jaką nakazaliśmy wykonać (pewną wadą jest niestety brak matematycznej notacji, do poprawienia czytelności pomocne jest polecenie pretty): (1/2+1/2*5^(1/2))^2-3/2-1/2*5^(1/2) Pakiet Symbolic Math pozwoli nam na uproszczenie tego wyrażenia. Stanie się to wydaniu polecenia: simplify(f). Podczas stosowania wyrażeń należy też zadbać o odpowiednie zdefiniowanie zmiennych. Jest to szczególnie istotne w momencie liczenia pochodnych czy całkowania. Wszystkie zamienne w danych wyrażeniu muszą być zmiennymi symbolicznymi inaczej wyrażenie nie będzie możliwe do zdefiniowania. W poniższym przykładzie definiujemy ogólną postać równania kwadratowego. Jak widać poszczególnie zmienne a,b,c,x tego wyrażenia zostały zdefiniowana z użyciem polecenia sym: a b c x = = = = sym(’a’) sym(’b’) sym(’c’) sym(’x’) f = sym(’a*x^2 + b*x + c’) Taka definicja obliczyć pochodną (funkcją diff ) i uzyskać wynik zgodny z oczekiwaniami: >> diff(f) ans = 2*a*x+b Dość często w przypadku dużej liczby zmiennych stosuje się skrót w postaci polecenia syms np.: syms a b c d. 2.1 Polecenie subs Zadaniem tego polecenie są podstawienia danych dla zmiennych symbolicznych. Dysponując wyrażeniem cos(a) + sin(b) chcemy podstawić w miejsce zmiennych a i b wartości odpowiednio: α oraz 2. Polecenia są następujące: subs(cos(a)+sin(b),{a,b},{sym(’alpha’),2}) otrzymamy cos(alpha)+sin(2) Polecenie to warto stosować podczas tworzenia wykresów gdzie funkcja znajduje się w postaci symbolicznej. Załóżmy że g reprezentuje dowolną funkcję (ze zmienna symboliczną x) natomiast xd zawiera elementy dziedziny. Uzyskanie wartości funkcji sprowadza się do następującego polecenia: yd = subs(g,x,xd); Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne 2.2 4 Szereg Taylora Prócz całkowania symbolicznego czy liczenia pochodnych jedną z ciekawszych funkcji w kontekście metod numerycznych jest generowania szeregu Taylora dla zadanych funkcji. Matlab 7.0 posiada specjalne narzędzie taylortool. W oknie jakie się nam ukaże można w wizualny sposób badać rozwinięcia różnych funkcji i porównywać wykresy funkcji rzeczywistej oraz szeregu. Na poziomie konsoli dostępne jest polecenie taylor którym można wygenerować potrzebny szereg. Korzystamy naturalnie z możliwości pakietu Symbolic Math. Ogólna postać polecenia do generowania szeregu jest następująca: r = taylor(f,n,v,a) Wynik czyli szereg w postaci obiektu symbolicznie jest zapisywany do zmiennej r. W argumentach funkcja ta przyjmuje następujące wyrażenie: • f – oznacza funkcję jaką chcemy przybliżać • n – ilość elementów a dokładnie najwyższą potęga jak zostanie zastosowana w rozwinięciu • v – oznacza niezależną zmienną • a – wartość wokół której wyliczany będzie szereg1 Nie trzeba podawać wszystkich argumentów najważniejszym jest naturalnie funkcja. Poniższy przykład pokazuje jak wyznaczyć szereg dla funkcji sin: syms x; f=sym(’sin(x)’); t=taylor(f); pretty(t) Aby uzyskać dłuższe rozwinięcie np.: do dziesiątej potęgi podajemy następujące polecenie: t=taylor(f, 10) Ponieważ polecenie taylor zwraca funkcją to po przypisaniu wyniku do zmiennej symbolicznej można narysować wykres szeregu. W tym celu najlepiej skorzystać z polecenia ezplot np.: wydając polecenia: ezplot(f) ; hold on ; ezplot(t) zobaczymy na wykresie jakość przybliżenia szeregu Taylora odpowiada rzeczywistej funkcji zdefiniowanej w zmiennej f . 2.3 Liczenie pochodnych i granic Do wyznaczania pochodnych służy polecenie diff. Podobnie jak inne funkcje pakietu Symbolic Math wymaga ono zdefiniowania obiektów symbolicznych. Wyznaczenie pochodnej funkcji sin można zrealizować w następujący sposób: 1 W dalszej części tego dokumentu punkt ten będzie oznaczany jako x0 Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne 5 >> syms x; >> f=sym(’sin(x)’); >> diff(f) ans = cos(x) Wyznaczenie n-tej pochodnej jest równie trywialne wystarczy podać numer pochodnej jaka jest nam potrzebna np.: diff(f, 3) i otrzymamy trzecią pochodną funkcji sin. Jeśli mamy zdefiniowaną zmienną symboliczną to nie istnieje potrzeba definiowania dodatkowego obiektu dla funkcji. Jej treść możemy podawać bezpośrednio do polecenia diff np.: >> diff(x^3) ans = 3*x^2 Podobnie jest zrealizowane liczenie granic przy pomocy polecenie limit. Ogólna postać wywołania przedstawia się następująco: limit(F,x,a,’right’) Argumenty są następujące: • F – postać funkcji • x – zmienna • a – punkt graniczny (za pomocą inf oznaczamy nieskończoność) • ’right’ bądź ’left’ – kierunek z którego zbliżamy się do punktu granicznego Jeśli chcemy policzyć następującą granicę: limx→∞ x3 to polecenie limit przyjmuje następującą postać: >> limit(x^3, x, inf) ans = Inf W przypadku granic lewo bądź prawo stronnych należy podać w ostatnim argumencie wartość ’left’ bądź ’right’. Dla przykładu granicę limx→0− x1 obliczymy po wydaniu następującego polecenia: limit(1/x, x, 0, ’left’) Istotna uwaga gdy podamy tylko jeden argument czyli funkcję dla której liczmy granicę wtedy domyślnym punktem granicznym jest zero. Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne 2.4 6 Symbolicznie rozwiązywanie równań Pakiet do obliczeń symbolicznych oferuje rozwiązywanie równań algebraicznych oraz ich układów oraz zwyczajnych równań różniczkowych oraz ich układów. Pierwszy typ równań rozwiązujemy funkcją solve natomiast drugi dsolve. Rozwiązanie równania wymaga zdefiniowana za pomocą sym lub syms wszystkich zmiennych oraz parametrów jakie wchodzą w skład równania. Załóżmy, że chcemy rozwiązać symbolicznie równanie kwadratowe: ax2 + bx + c = 0. W pierwszej kolejności definiujemy zmienne i parametry następnie tworzymy zmienną zawierającą postać naszego równania i za pomocą solve uzyskujemy pierwiastki. >> syms a b c x ; >> S = a*x^2 + b*x + c; >> solve(S) ans = 1/2/a*(-b+(b^2-4*a*c)^(1/2)) 1/2/a*(-b-(b^2-4*a*c)^(1/2)) Polecenie solve umożliwia także rozwiązywanie według dowolnej zmiennej np.: rozwiązanie równania kwadratowego względem b to polecenie: solve(S,b). Domyślnie polecenie solve rozwiązuje równania w postaci: f (x) = 0, jeśli chcemy rozwiązywać równania w postaci f (x) = q(x) to należy postać równania ująć w apostrofy np.: solve(’cos(x)=1’). Polecenie solve pozwala także na rozwiązywanie układów równań. Jeśli poszczególne rówania są w postaci: f1 (x) = 0 f2 (x) = 0 ... fn (x) = 0 To polecenie solve przyjmuje następującą postać: solve(row1 , row2, row3), inaczej mówiąc poszczególne równania rozdzielamy przecinkiem. Podobnie jak pojedynczym równaniu jeśli postać układu jest następująca: f1 (x) = q1 (x) f2 (x) = q2 (x) ... fn (x) = q3 (x) To poszczególne równania rozdzielone przecinkami dodatkowo obejmujemy cudzysłowami. 3 Zadania 1. Wyznaczyć za pomocą Matlaba (nie liczyć na kartce!) wartości następujących granic: Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne (a) limx→0 (b) limx→1 sin(x) , x limx→0− x1 , limx→0+ x1 , limh→0 √ x2 +2x+1 , limx→∞ x2 + 5x + 5 + x x3 +1 (c) limx→∞ x2 +3x+2 , x3 +3x+1 limx→∞ x 7 sin(x+h)−sin(x) h log(2x+7) x2 +3x+1 (d) limx→0 arccos( e 2x−1 ), limx→0 q 3 sin(2x) x 2. Obliczyć pochodne poniższych funkcji: (a) f (x) = 2x4 + x2 − 5, f (x) = ax6 + 3x3 − c (b) f (x) = sin(x), f (x) = loga x, f (x) = ex (c) f (x) = 1 , x2 f (x) = x , 1+x f (x) = √1 x 3. Rozwiązać następujące równania bądź układy: (a) ax − b = 0, x2 − 2x + 5 = 0, x2 − x + 1 = 0, ax3 + bx2 + cx + d (b) cos(2x) + sin(x) = 1, p cos(x) = r, sin(2x) = r, sin(2x) = 1 2 2 ax + by = c x y =0 (c) , dx + ey = f x − y2 = α 4. W jakim przypadku funkcja Matlab’a taylor istotnie generuje szereg Taylor’a, a w jakim MacLaurina? 5. Wyznaczyć szeregi Taylora (5 i 10 elementów szeregu) następujących funkcji: (a) f (x) = sin(x), f (x) = cos(x), f (x) = ln x, f (x) = ex , f (x) = √x 1+x 6. Wyznaczyć szeregi Taylora, przyjmując że x0 = 1 i n = 3, dla następujących funkcji: (a) f (x) = ex , f (x) = e−x , f (x) = ln x 7. Za pomocą polecenia taylortool zbadać jak rząd rozwinięcia szeregu wpływa na jakość odwzorowania następujących funkcji: (a) f (x) = x cos(x) (b) f (x) = ex , dla jakiej wartości n otrzymujemy na przedziale −2π ≤ x ≤ 2π, „rozsądne” przybliżenie 8. Przygotować wykres bez użycia narzędzia taylortool funkcję f (x) = ex sin(x) oraz odpowiadający jej szereg Taylora dla parametrów: (a) n = 5, x0 = 2 (b) n = 10, x0 = 2 (c) n = 15, x0 = 2 Operacje na macierzach oraz obliczenia symboliczne 8 Literatura [1] Bjärck Ake i Dahlquist Germund. Metody numeryczne. PWN, Warszawa, 1987. [2] Jerzy Brzózka i Lech Dorobczyński. Programowanie w MATLAB. Warszawa, Wydanie I, 1998. [3] Zenon Fortuna, Bohdan Macukow i Janusz Wąsowski. Metody numeryczne. WNT, Warszawa, 1995. [4] Jerzy Klamka i in. Metody numeryczne. Politechnika Śląska, Gliwice, 1998. [5] David Kincaid i Ward Cheney. Analiza numeryczna. WNT, Warszawa, 2006. [6] Anna Kamińska i Beata Pańczyk. Matlab. Ćwiczenia z . . . , Przykłady i zadania. Warszawa, Wydanie I, 2002. [7] Wanat Kazimierz. Algorytmy numeryczne. Helion, Gliwice, 1994. [8] Bogumiła Mrozek i Zbigniew Mrozek. MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika. Wydanie II, 2004. [9] Jurij Povstenko. Wprowadzenie do metod numerycznych. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, Wydanie drugie poprawione i uzupełnione, 2005. [10] Rudra Pratap. MATLAB 7 dla naukowców i inżynierów. PWN, 2007. [11] Wiesława Regel. Wykresy i obiekty graficzne w MATLAB. Warszawa, Wydanie I, 2003. [12] Marcin Stachurski. Metody numeryczne w programie Matlab. Warszawa, Wydanie I, 2003.